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【中文期刊】 Sungjay Kim Xianghui Xin 等 《植物表型组学（英文）》 2025年7卷3期 288-302页
【摘要】 Accurate fruit size estimation is crucial for plant phenotyping,as it enables precise crop management and en-hances agri...
【关键词】 On-plant oriental melon；Diffusion-based data augmentation；Occlusion-aware；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李钰欣 向兴华 等 《中国实验方剂学杂志》 2026年32卷2期 218-225页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的:针对中医名家医案的非结构化文言表述、实体关系嵌套及标注数据稀缺问题,构建结合数据增强与实体映射的联合关系抽取框架,为中医诊疗知识图谱构建及临床规律挖掘提供技术支撑.方法:构建名家医案文本实体及其关系的标注结构,采用数据增强策略,整合多...
- 概要：
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【中文期刊】 刘程浩 姚超 等 《工程科学学报》 2026年48卷2期 382-392页
【摘要】 传统人类学测量在微笑美学临床实践中存在主观误差问题.本文提出了一种包含三维面部标志点自动检测、双目三维重建、WGAN-GP数据增强、回归模型分析的上颌中切牙宽度智能预测技术.通过 200 例三维面部扫描数据,建立了包含口角间距(Inter-...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 范姗慧 梁舒心 等 《中国生物医学工程学报》 2025年44卷4期 478-493页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 生成对抗网络(GAN)以其卓越的图像生成能力,在医学图像数据增强和质量优化等任务中展现出重要的研究价值与应用潜力.然而,传统GAN模型仍面临鲁棒性不足和泛化能力受限等关键挑战.为解决上述问题,注意力机制凭借其对全局特征关联性建模与关键区域聚...
- 概要：
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【中文期刊】 吕宝雷 管添 等 《广西医科大学学报》 2025年42卷5期 710-719页ISTICCA
【摘要】 目的:开发并验证了一种用于自动检测前纵隔病变的深度学习算法,以提高胸部 CT 检查中前纵隔病变的诊断效率.方法:本研究纳入了 2015-2022 年来自两个医疗中心的 256 例接受胸部 CT 检查的患者,其中 145 例存在前纵隔病变.前...
- 概要：
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【中文期刊】 甘戴楠 詹晓林 等 《医疗卫生装备》 2025年46卷8期 104-112页ISTICCA
【摘要】 介绍了少样本学习在检测心律失常中的应用优势,综述了度量学习、迁移学习及数据增强等少样本学习策略在心律失常检测中的应用现状,分析了少样本学习应用于心律失常检测的局限性,指出了探索图神经网络和开发新型增量学习技术是未来的发展方向.
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 刘赛楠 李明爱 《北京生物医学工程》 2025年44卷3期 237-244页ISTIC
【摘要】 目的 基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)识别运动想象脑电信号(motor imagery-electroencephalogram,MI-EEG)是神经康复领域的研究热点,而现有的CNN模型...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 肖楠 李明爱 《北京生物医学工程》 2025年44卷5期 449-456页ISTIC
【摘要】 目的 运动想象脑电信号(motor imagery electroencephalography,MI-EEG)是脑机接口(brain-computer interfaces,BCI)中的一种经典范式,而数据量不足问题制约着它的研究与应用....
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 章彦博 黄峰 等 《心理学报》 2025年57卷6期 987-1000,中插11页
【摘要】 自杀已成为全球性公共卫生难题,传统的自杀意念识别方法主要依赖患者主动求助,而基于文本分析的自动识别模型则受限于标注数据的稀缺性.本研究创新性地提出一种基于大语言模型的数据增强方法,旨在提升自杀意念文本识别的精度.研究采用双阶段设计:研究1聚...
- 概要：
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【中文期刊】 何伟婵 杨志景 等 《粮油食品科技》 2025年33卷2期 90-96页
【摘要】 食物图像识别在食物安全监控、营养分析以及饮食推荐系统中发挥重要作用.然而,食物图像的多样性、复杂性以及光照等外部因素给识别任务带来了诸多难度和挑战.为了解决这些问题,提出了一种基于改进MobileNetV3-Large食物图像分类算法.在M...
【关键词】 MobileNetV3-Large；NAM注意力机制；PReLu激活函数；
- 概要：
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